KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2580-2587 DOI 10.30865/klik.v4i5.1788 https://djournals.com/klik

## Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung
Muhammad Fakhri Rizqullah, Naura Tri Raihana, Muhammad Ihsan Jambak *
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 09031382126124@student.unsri.ac.id, 2 09031282126063@student.unsri.ac.id, 3,* jambak@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: jambak@unsri.ac.id
Abstrak− Angka total kematian dunia diakibatkan gagal jantung terus menunjukkan peningkatan.  Klasifikasi pasien dengan akurasi terbaik  dapat  membantu  meningkatkan  langkah  pencegahan  berdasarkan  informasi  klinis.  Penelitian  ini  melakukan  komparasi algoritma klasifikasi antara C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes didasarkan pada CRISP-DM dengan teknik evaluasi model 10-fold cross validation dan pairwise t-test menggunakan software RapidMiner. Hasil penelitian mendapatkan nilai akurasi tertinggi dengan nilai 0,779 dengan standar deviasi kurang lebih 0,046. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki performa terbaik, disusul oleh algoritma Naïve Bayes dengan perbedaan yang tidak cukup signifikan dan terakhir algoritma K-Nearest Neighbor dengan nilai terkecil sehingga dinilai kurang baik diimplementasikan dalam dataset.
Kata Kunci: Gagal jantung; Algoritma; Klasifikasi; Komparasi; C4.5
Abstract− The total number of deaths worldwide due to heart failure continues to show an increase. Classifying patients with the best accuracy can help improve preventive measures based on clinical information. This study compares classification algorithms including C4.5, K-Nearest Neighbor, and Naïve Bayes based on CRISP-DM with the 10-fold cross-validation model evaluation technique and pairwise t-test using RapidMiner software. The research obtained the highest accuracy value of 0.779 with a standard deviation of approximately 0.046.. The research results indicate that the C4.5 algorithm performs the best, followed by the Naïve Bayes algorithm with a statistically insignificant difference, and lastly, the K-Nearest Neighbor algorithm with the smallest value, thus considered less suitable for implementation in the dataset.
Keywords : Heart failure; Algorithm; Classification; Comparison; C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Seluruh  makhluk  hidup  pasti  mendambakan  kesehatan  dan  umur  panjang.  Kesehatan  menjadi  faktor  utama  dalam menentukan  tujuan  dan  prestasi  setiap  individu  dalam  hidup.  Berusaha  menjadi  produktif  secara  jasmani  merupakan upaya bagi kita agar terhindar dari berbagai penyakit, salah satunya penyakit kardiovaskular [1]. Penyakit kardiovaskular adalah jenis penyakit yang mencakup masalah pada jantung dan pembuluh darah. Statistik dunia mengatakan, ada 9,4 juta jiwa manusia meninggal akibat penyakit kardiovaskular. Sebagai salah satu organ vital manusia yang bertugas memompa darah, sebagian orang yang didiagnosis memiliki penyakit kardiovaskular akan mengalami ketidaknyamanan sepanjang hidupnya  [2].  Penyakit  kardiovaskular  paling  umum  dan  sering  terjadi  merupakan  gagal  jantung. Gagal  jantung merupakan suatu kegagalan otot jantung untuk memompakan darah secara memadai ke seluruh tubuh [3]. Berdasarkan data dari WHO, sekitar 17,5 juta orang meninggal dunia karena penyakit kardiovaskular, yang menyumbang sekitar 31% dari total kematian di seluruh dunia. [4]. Di Indonesia sendiri, mengutip dari pernyataan Riset Kesehatan Dasar (Riskedas) (2018) menyatakan bahwa prevalensi penyakit gagal jantung berada di persentase 1,5% dari total populasi atau sekitar 4.107.00 orang. Banyak faktor yang dapat menyebabkan penyakit gagal jantung seperti diabetes, hipertensi, pola makan tidak sehat, begadang, dan kurangnya aktifitas fisik [5]. Metode analisis konvensional secara manual dinilai tidak optimal dalam proses diagnosis, melainkan dengan bantuan pengetahun terkomputerisasi dianggap lebih efektif dan relevan [6]. Klasifikasi dapat dilakukan dengan data mining yang merupakan proses pengelompokan informasi berdasarkan data yang besar dengan menggunakan prosedur analisis dan teknik statistik [5], [7], [8].
Dalam penelitian ini, peneliti melakukan klasifikasi dengan tujuan mengidentifikasi kelangsungan hidup pasien dengan diagnosis  gagal  jantung.  Pada  tahun  2021,  penelitian  dilakukan  oleh  Cahya  untuk  memprediksi  gagal  jantung menggunakan metode Naïve Bayes dengan hasil akurasi 96,67% [2]. Penelitian oleh Saifu, dkk melakukan klasifikasi K- Nearest Neighbor dengan kasus seleksi penerimaan beasiswa dengan hasil akurasi 90,5% [9]. Pada Tahun 2022, penelitian dilakukan oleh Sepharni, dkk untuk melakukan klasifikasi penyakit jantung menggunakan algoritma C4.5 dengan hasil akurasi  79%  [10].  Penelitian  oleh  A’Yuninyah,  dkk  menerapkan  implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  pada gangguan ginjal kronik dengan hasil akurasi 96,43% [11]. Penelitian oleh Subarkah, dkk pada tahun 2020 tentang prediksi nasabah  bank  dengan  melakukan  komparasi  antara  algoritma  Decision  Tree,  K-Nearest  Neighbor,  dan  Naïve  Bayes mendapatkan hasil algoritma Decision Tree terbaik dengan akurasi 88,48%, Naïve Bayes dengan akurasi 86,86%, dan K- Nearest Neighbour dengan nilai paling kecil, yaitu 84,96% [12].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  terdapat  beberapa  perbedaan  hasil  akurasi  pada  penerapan  metode  yang berbeda,  maka  dari  itu  untuk  mengetahui  algoritma  yang  memiliki  prediksi  paling  tepat,  peneliti  akan  melakukan komparasi  dari  metode Decision  Tree Algoritma  C4.5,  K-Nearest  Neighbors  (K-NN),  dan  Naïve  Bayes.  Peneliti menggunakan  tiga  metode  tersebut  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  metode  mana  yang  lebih  sesuai  untuk diterapkan pada dataset dalam konteks klasifikasi kasus keberlangsungan pasien gagal jantung serta mendapatkan akurasi prediksi terbesar, mengingat jantung merupakan organ paling berharga maka diperlukan adanya model akurat yang dapat mengklasifikasikan gagal jantung berdasarkan informasi klinis untuk membantu tindakan pencegahan.
Muhammad Fakhri Rizqullah,  Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam menjalankan penelitian ini, peneliti mengikuti pendekatan CRISP-DM sebagai kerangka kerja penelitian. Berikut pada gambar 1 merupakan langkah-langkah prosedur yang dilakukan dalam penelitian:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada tahapan penelitian menjelaskan alur dari permasalahan yang telah dianalisa, lalu melakukan pengumpulan dan preprocessing data  dan  melakukan  komparasi  pada  algoritma  C4.5,  K-NN,  dan  Naïve  Bayes.  Setelah  melakukan komparasi akan dilakukan pengukuran perbandingan performa dan pengujian untuk mengetahui hasil akhir tervalidasi. Proses  pemahaman  masalah  dimulai  dengan  melakukan  analisa  mendalam.  Berdasarkan  permasalahan  yang  telah ditemukan  oleh  analisa  diatas  [13],  maka  penelitian  ini  dilakukan karena  diperlukan  adanya  model  akurat  yang  dapat mengklasifikasikan gagal jantung berdasarkan informasi klinis untuk membantu tindakan pencegahan.

## 2.2 Pengumpulan dan Preprocessing Data
Dalam konteks penelitian ini dan masalah yang dihadapi, diperlukan dataset yang  sesuai untuk memastikan hasil yang akurat dengan algoritma yang digunakan. Dataset yang digunakan diambil dari situs UCI Machine Learning dengan judul Heart Failure Clinical Records Dataset yang dapat diakses melalui tautan
https://archive.ics.uci.edu/dataset/519/heart+failure+clinical+records.  Dataset  ini  terdiri  dari  rekam  medis  299  pasien yang menderita gagal jantung, yang dikumpulkan selama masa follow-up. Setiap profil pasien mencakup 13 atribut klinis yang  relevan  dengan  diagnosis  gagal  jantung.  Dataset  ini  mencakup  atribut  yang  merupakan  faktor-faktor  yang memengaruhi kelangsungan hidup pasien dengan gagal jantung.
Tabel 1. Informasi Dataset
Atribut Keterangan age Umur pasien anaemia Penurunan hemoglobin (boolean) creatinine_phosphokinase  Tingkatan enzim CPK pada darah (mcg/L) diabetes Pasien menderita diabetes
Muhammad Fakhri Rizqullah,  Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung
ejection_fraction Persentase darah dalam kontaksi meninggalkan jantung high_blood_pressure Pasien menderita hipertensi platelets Trombosit darah (kiloplatelets/mL) serum_creatinine Tingkat kreatinin serum dalam darah (mg/dL) serum_sodium Kadar natrium serum dalam darah (mEq/L) sex Jenis kelamin laki-laki atau perempuan (binary) smoking Jika pasien merokok atau tidak (boolean) time Periode penanganan medis (hari) death_event Jika pasien meninggal dalam penanganan medis (boolean)
Pada  tabel  1,  dijelaskan  bahwa  setiap  atribut  memiliki  keterangan  tersendiri  terkait  informasi  klinis  yang  akan dikumpulkan melalui pasien yang memiliki gejala pada penyakit jantung.
Tabel 2. Dataset Pasien
age  anaemia  creatinine_phospokinase  diabetes  ejection_fraction  high_blood_pressure … death_event 75 0 582 0 20 1 … 1 55 0 7861 0 38 0 … 1 65 0 146 0 20 1 … 1 50 1 111 0 20 1 … 1 … … … … … … … … 50 0 196 0 45 1 0
Pada  tabel  2,  setiap  atribut  diisi  dengan  data  klinis  pasien  yang  telah  disesuaikan  agar  data  dapat  diproses menggunakan  algoritma  dengan  baik.  Langkah  selanjutnya  adalah  data preparation yang  merupakan  penyiapan  data meliputi penyusunan, pengaturan, penggabungan, sehingga dapat digunakan dalam machine learning nantinya [14]. Data preparation merupakan langkah yang dilakukan agar data sesuai dengan model yang akan digunakan. Setelah dicek secara keseluruhan, tidak diperlukan adanya drop kolom, karena semua dataset memiliki pengaruh pada keberlangsungan pasien gagal jantung. Data juga tidak memiliki missing value , artinya tidak ada kolom yang NULL pada dataset ini. Hanya saja diperlukan  transformasi  data  pada  kolom  anaemia,  diabetes,  high_blood_pressure,  smoking,  dan  DEATH_EVENT memiliki nilai 1 dan 0. Hal ini tidak sesuai dengan perbandingan algoritma yang akan dipakai, maka diperlukan adanya transformasi data dengan nilai nol menjadi “No” dan satu menjadi “Yes”. Hal serupa juga diterapkan pada kolom sex dimana diperlukan transformasi data dengan nilai nol menjadi “Female” dan nilai satu menjadi “Male”. Hasil dari dataset setelah proses preparasi dapat dilihat pada tabel 3 dibawah:
Tabel 3. Dataset Pasien Setelah Preparation
age  anaemia  creatinine_phospokinase  diabetes  ejection_fraction  high_blood_pressure … death_event 75 No 582 No 20 Yes … Yes 55 No 7861 No 38 No … Yes 65 No 146 No 20 Yes … Yes 50 Yes 111 No 20 Yes … Yes … … … … … … … … 50 No 196 No 45 No No

## 2.3 C4.5
Algoritma C4.5 merupakan implementasi dari teknik pohon keputusan yang digunakan dalam klasifikasi data mining . Secara umum, algoritma C4.5 membangun pohon keputusan dengan langkah-langkah berikut: a. Memilih atribut sebagai simpul akar.
b. Membuat cabang untuk setiap nilai atribut.
c. Memisahkan kasus ke dalam cabang berdasarkan nilai atribut.
d. Mengulangi proses untuk setiap cabang hingga semua cabang memiliki kelas yang sama. Nilai keuntungan dari setiap atribut menentukan simpul dalam pohon keputusan menggunakan suatu formula [15]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑋) ∑ − 𝑝 𝑖 ∗   log 2 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖−1 (1)
Dengan  keterangan  X  merupakan  jumlah  himpunan  kasus,  N  merupakan  jumlah  partisi  X,  dan  Pi  merupakan proporsi dari Xi dan X.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑋, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 − ∑ |𝑋𝑖| |𝑋𝑖| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑋𝑖)
(2)
Dengan  keterangan  X  merupakan  jumlah  himpunan  kasus,  A  merupakan  atribut,  N  merupakan  jumlah  partisi atribut A, |Xi| merupakan jumlah kasus partisi ke -I, dan |X| merupakan jumlah kasus dalam.
2.4 K-Nearest Neighbor (K-NN)
Muhammad Fakhri Rizqullah,  Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk

## Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung
K-Nearest  Neighbor  atau  yang  sering  disebut lazy  learning adalah  algoritma  yang  mengklasifikasikan instance  query yang baru dengan mayoritas kategori yang dekat dalam K-NN itu sendiri. Nilai k mewakili jumlah data terdekat dari data uji, yang berarti k adalah jumlah data yang jaraknya paling dekat dengan objek [9]. Nilai k terbaik didasari oleh nilai sebuah data untuk mengurangi noise pada proses [16]. Hal ini juga dapat dilakukan menggunakan Euclidean Distance dengan persamaan:
𝑑 𝐸𝑢𝑐 (𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥1 − 𝑥2) 2 𝑝 𝑖
(3)
Dengan keterangan 𝑑 𝐸𝑢𝑐 merupakan jarak ukur antara data sampel dan data uji, x1 merupakan sampel data, x2 merupakan data uji, P merupakan dimensi data, dan i  merupakan variabel data.

## 2.5 Naïve Bayes (NB)
Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi yang memanfaatkan prinsip probabilitas untuk mengantisipasi kejadian di masa depan  berdasarkan  informasi  atau  pengalaman  sebelumnya.  Algoritma  ini  melakukan  klasifikasi  data  dengan memperhitungkan probabilitas P atribut x dari setiap kelas y data, dengan asumsi bahwa semua atribut bersifat independen dan tidak saling terkait [17], dengan menggunakan persamaan yang diberikan:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑝( 𝑋 | 𝐻 )𝑝 (𝐻)
𝑝(𝑋) (4)
Dengan keterangan X merupakan jumlah data belum diketahui, H merupakan kelas spesifik hipotesis X, P(H|X) merupakan probabilitas hipotesis H berdasarkan X, dan P(H) merupakan probabilitas hipotesis H

## 2.6 Perfomance
Perfomance adalah parameter atau ukuran yang digunakan untuk menilai kualitas atau keakuratan model atau algoritma yang digunakan dalam suatu studi [18]. Perfomance dinilai berdasarkan confusion matrix dari berbagai metrik seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  lain-lain,  sesuai  dengan  tujuan  dan  konsep  penelitian  yang  telah  ditetapkan  [19].  Dengan ketentuan:
TP  : true positive FP  : false positive FN  : false negative TN  : true negative
a. Akurasi merupakan jumlah rasio prediks dengan jumlah total prediksi.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (5)
b. Presisi merupakan rasio jumlah prediksi benar dibanding jumlah total prediksi positif.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6)
c. Recall merupakan rasio jumlah prediksi positif dibanding dengan total prediksi benar.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (7)

## 2.7 Pengukuran Performa Data Modelling Algoritma C4.5, K-NN, dan Naïve Bayes
Setelah  dataset  diubah  melalui  transformasi  agar  sesuai,  peneliti  menggunakan machine  learning untuk  menggali pengetahuan  dan  mendapatkan  akurasi  prediksi  menggunakan  RapidMiner  ver.10.3.001  sebagai tools  data  mining. Metode yang diusulkan pada penelitian kali ini merupakan perbandingan antara algoritma C4.5, K-NN, dan Naïve Bayes pada dataset pasien dengan tujuan mengukur kinerja algoritma klasifikasi mana yang lebih baik dengan hasil lebih akurat.
Muhammad Fakhri Rizqullah,  Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung
Pada Gambar 2, merupakan proses modeling atau penerapan dari ketiga algoritma yaitu C4.5, K-NN, dan Naïve Bayes. Diawali dengan memasukkan dataset yang telah ditransformasi kedalam machine learning dan memberikan label pada  kolom death_event dengan  tujuan  memberi  tahu  model  klasifikasi  data  mana  yang  harus  diprediksi.  Untuk melakukan  validasi  dataset,  peneliti  menggunakan  metode 10-fold  cross  validation dengan sampling  type  automatic. Metode ini digunakan guna membagi data menjadi 10 subset yang sama besar dengan perbandingan 0,9 data training dan 0,1 data testing, dengan pengujian berulang 10 kali, maka data mendapatkan perfoma model yang dihitung berdasarkan rata-rata hasil.

## 2.7 Model Klasifikasi Algoritma C4.5
Gambar 3. Parameter Algoritma C4.5
Pada  gambar  3,  algoritma  C4.5  menggunakan  kriteria gain_ratio yang  merupakan  perbandingan  antara information gain dari suatu atribut dengan split information dari atribut tersebut dengan maximal depth sebesar 10 dan menerapkan pruning dan prepruning d engan maksud untuk menghasilkan pohon keputusan yang lebih simpel dan lebih umum, serta dapat meningkatkan kinerja pada data baru yang belum pernah terlihat sebelumnya.

## 2.8 Model Klasifikasi Algoritma K-NN
Gambar 4. Parameter Algoritma K-NN
Pada gambar 4, algoritma K-NN menggunakan nilai k sebesar 5 dengan bantuan weighted vote dengan tujuan agar hasil  prediksi  untuk  setiap  titik  data  akan  dipengaruhi  oleh  seberapa  dekat  secara  jaraknya  dengan  tetangga  terdekat, dengan bobot yang lebih besar diberikan kepada tetangga yang lebih dekat.

## 2.9 Model Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Gambar 5. Parameter Algoritma Naïve Bayes
Pada  gambar  5,  algoritma  Naïve  Bayes  menggunakan laplace  correction untuk  menangani  situasi  di  mana kemungkinan  posterior  (probabilitas  kelas  tertentu)  menjadi  nol  karena  tidak  ada  frekuensi  yang  diamati  dalam  data pelatihan.  Penerapan  Laplace  correction  melibatkan  menambahkan  jumlah  pseudo-count  ke  setiap  frekuensi  kategori dalam  model  Naive  Bayes.  Biasanya,  nilai  pseudo-count  yang  ditambahkan  adalah  satu,  sehingga  istilah  " add-one smoothing " sering digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Confusion Matrix Algoritma C4.5
Gambar 6. Confusion Matrix Algoritma C4.5
Output  dari  algoritma  C4.5  dapat  dilihat  pada  gambar  6,  dimana  tabel confusion  matrix menunjukan  akurasi prediksi  sebesar  77,91%  dengan  standar  deviasi  kurang  lebih  4,61%  dengan  total true  yes sebanyak  54  dan true  no sebanyak 179.
Muhammad Fakhri Rizqullah,  Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung
Gambar 7. Hasil dari Klasifikasi Algoritma Decision Tree C4.5
Pada  gambar  7,  algoritma  C4.5  mampu  menampilkan  hal  yang  paling  berpengaruh  terhadap  keberlangsungan hidup pasien yaitu periode penanganan medis, kemudian disusul oleh plateles atau trombosit dalam darah dan tingkat kreatinin serum dalam darah.

## 3.2 Hasil Confusion Matrix Algoritma K-NN
Gambar 8. Confussion Matrix Algoritma K-NN
Output  dari  algoritma  K-NN  dapat  dilihat  pada  gambar  8,  dimana  tabel confusion  matrix menunjukan  akurasi prediksi  sebesar  63,54%  dengan  standar  deviasi  kurang  lebih  5,57%  dengan  total true  yes sebanyak  19  dan true  no sebanyak 171.

## 3.3 Hasil Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes
Gambar 9. Confussion Matrix Algoritma Naïve Bayes
Output yang ditampilkan oleh algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar 9, dimana tabel confusion matrix menunjukan akurasi prediksi sebesar 76,59% dengan standar deviasi kurang lebih 6,85% dengan total true yes sebanyak 44 dan true no sebanyak 185.
Muhammad Fakhri Rizqullah,  Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk

## Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung
Pada gambar 10, diperoleh class yes sebesar 0,321 dan class no sebesar 0,679 dengan masing - masing 12 model distribusi.

## 3.4 Pengujian Data
Pada penelitian ini, dilakukan juga pengujian menggunakan uji pairwise t-test dengan tujuan menguji apakah hipotesis nol (yaitu semua nilai rata-rata aktual adalah sama) berlaku untuk vektor kinerja tertentu. Operator ini menggunakan uji- t berpasangan sederhana untuk menentukan kemungkinan hipotesis nol salah. Karena uji-t hanya dapat diterapkan pada dua  vektor  kinerja,  pengujian  ini  akan  diterapkan  pada  semua  pasangan  yang  mungkin  [20].  Hasilnya  adalah  matriks signifikansi. Input yang  digunakan  dalam  uji pairwise  t-test merupakan performance  vector dengan output t-test significance sebagai vektor kinerja. Dalam signifikansi uji nilai statistik menggunakan tingkat menjadi 0,05 dan parameter ini menentukan ambang batas probabilitas yang menentukan apakah perbedaan dianggap signifikan.
Gambar 11. Hasil uji pairwise t-test
Gambar 11 diatas menunjukkan hasil uji bahwa algoritma dengan warna oranye, secara statistik memiliki nilai alpha kurang dari 0,05, mengidentifikasi adanya perbedaan signifikan antara nilai rata-rata. Dengan nilai akurasi C4.5 sebesar 0.779 +/- 0.046, lalu nilai akurasi K-NN sebesar 0.635 +/- 0.056, dan nilai akurasi Naïve Bayes sebesar 0.766v+/- 0.069. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara algoritma C4.5 dan K-NN, serta antara algoritma K-NN dan Naïve Bayes.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  komparasi  tiga  algoritma,  yaitu  C4.5,  K-Nearest  Neighbor,  dan  Naïve  Bayes.  Dengan menggunakan uji validasi 10-fold cross validation dan pairwise t-test. Didapatkan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 merupakan algoritma dengan hasil prediksi tertinggi yaitu 0,779 dengan standar deviasi kurang lebih 0,046 dan faktor paling berpengaruh merupakan periode penanganan medis. Selanjutnya disusul oleh algoritma Naïve Bayes dengan perbedaan yang tidak cukup signifikan dan terakhir algoritma K-Nearest Neighbor dengan nilai terkecil sehingga dinilai  kurang  baik  diimplementasikan  dalam  dataset.  Mengingat  komparasi  ini  hanya  berdasarkan  tiga  algoritma, penelitian selanjutnya disarankan menggunakan berbagai metode klasifikasi lainnya untuk mendapatkan hasil yang lebih optimal.

## REFERENCES
[1] E. Tasia, R. Z. I. Z. Ismail, S. K. P. Loka, Y. Ikhsani, and R. Ocviani, “Metode Klasifikasi Supervised Learning pada Penyakit Gagal Jantung: Supervised Learning Classification Method in heart failure,” in SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2023, pp. 1–7.
[2] D. C. P. Buani, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritma Genetika Untuk Prediksi Gagal Jantung,” Evolusi: Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 9, no. 2, 2021.
[3] D. Andri and M. Reza, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbord Untuk Prediksi Kematian Akibat Penyakit Gagal Jantung,” vol. III, no. 2020, pp. 105–112, 2022.
[4] Y. Yuliani, “Algoritma Random Forest Untuk Prediksi Kelangsungan Hidup Pasien Gagal Jantung Menggunakan Seleksi Fitur Bestfirst,” Infotek J. Inform. dan Teknol, vol. 5, no. 2, pp. 298–306, 2022.
[5] H.  Imaduddin,  B.  A.  Hermansyah,  and  M.  Mutawadhi’Alfajri,  “Klasifikasi  Kematian  Akibat  Gagal  Jantung  Menggunakan Algoritma Logistic Regression Berbasis Forward Selection,” JIMP-Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan, vol. 7, no. 3, pp. 96– 100, 2023.
[6] R. Martiansah, T. A. Afifah, M. Alviyoni, and A. Arifin, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi C4. 5 Dan Naive Bayes Untuk Memprediksi Gagal Jantung: Comparison of C4. 5 and Naive Bayes Classification Algorithms for Predicting Heart Failure,” in SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2023, pp. 78–85.
[7] A. H. Nasrullah, “Implementasi algoritma Decision Tree untuk klasifikasi produk laris,” Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar, vol. 7, no. 2, pp. 45–51, 2021.
[8] S. Bahri and A. Lubis, “Metode Klasifikasi Decision Tree Untuk Memprediksi Juara English Premier League,” Jurnal Sintaksis, vol. 2, no. 1, pp. 63–70, 2020.
[9] S. R. Cholil, T. Handayani, R. Prathivi, and T. Ardianita, “Implementasi algoritma klasifikasi k-nearest neighbor (knn) untuk klasifikasi seleksi penerima beasiswa,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 6, no. 2, pp. 118–127, 2021.
[10]  A. Sepharni, I. E. Hendrawan, and C. Rozikin, “Klasifikasi Penyakit Jantung dengan Menggunakan Algoritma C4. 5,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), vol. 7, no. 2, pp. 117–126, 2022.
[11]  Q. A’yuniyah et al., “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 1, pp. 72–76, 2022.

## Muhammad Fakhri Rizqullah,  Komparasi Penerapan Algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes untuk Keberlangsungan Pasien Gagal Jantung
[12]  P.  Subarkah,  E.  P.  Pambudi,  and  S.  O.  N.  Hidayah,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  untuk  Nasabah  Bank Telemarketing,” Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 20, no. 1, pp. 139–148, 2020.
[13]  S.  D.  Damanik  and  M.  I.  Jambak,  “Klasifikasi  Customer  Churn  pada  Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi  Pelanggan Menggunakan Algoritma C4. 5,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 6, pp. 1303–1309, 2023.
[14]  F. A. Pambudi, A. P. Windarto, M. Fauzan, J. T. Hardinata, and R. Winanjaya, “Analisis Klasifikasi C4. 5 Pada Pola Pembayaran Sepeda Motor Adira Cabang Pematangsiantar,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 1, no. 4, pp. 160–169, 2021.
[15]  K. Kusnawi and K. I. F. Pratama, “Komparasi Algoritma Supervised Learning dan Feature Selection pada Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung,” Indonesian Journal of Computer Science, vol. 12, no. 6, 2023.
[16]  A. Tangkelayuk, “The Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes, dan Decision Tree,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 1109–1119, 2022.
[17]  M. R. Yuliansyah, B. Muslimin, and A. Franz, “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes Classifier Pada Klasifikasi Status Gizi Balita di Puskesmas Muara Jawa Kota Samarinda,” Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI), vol. 1, no. 1, pp. 8–20, 2022.
[18]  A.  Putri  et  al.,  “Komparasi  Algoritma  K-NN,  Naive  Bayes  dan  SVM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tingkat  Akhir: Comparison of K-NN, Naive Bayes and SVM Algorithms for Final-Year Student Graduation Prediction,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 3, no. 1, pp. 20–26, 2023.
[19]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 8, no. 6, pp. 219–225, 2021.
[20]  A. M. Argina, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indonesian Journal of Data and Science, vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020.